- Oito em cada dez servidores públicos entrevistados já utilizam IA generativa, e quase metade deles a utiliza com frequência em seu trabalho diário.
- Seu uso concentra-se em tarefas como a elaboração de documentos e a análise de dados, sendo que as aplicações em serviços ao cidadão ainda são limitadas.
- Para transformar esses avanços individuais em melhorias para o setor público, são necessárias regras claras, habilidades práticas e oportunidades de aprendizagem institucional.
O uso da IA generativa ocorre diariamente, mas como ela está sendo utilizada no setor público? Uma pesquisa exploratória realizada pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) sobre o uso da IA generativa, com 3.193 funcionários públicos de 19 países da América Latina e do Caribe, nos dá algumas pistas. Embora a amostra não seja representativa do conjunto do setor público regional, os resultados mostram um padrão relevante entre os entrevistados: o uso individual da IA generativa parece avançar mais rapidamente do que as regras, os processos e as capacidades institucionais necessárias para orientá-lo.
85% dos entrevistados do setor público afirmam utilizar ferramentas de IA generativa em seu trabalho, seja de forma frequente, ocasional ou liderando iniciativas de adoção. Cerca de metade indica que as utiliza com frequência (ver gráfico 1).
Entre as pessoas entrevistadas, os resultados mostram que já existe interesse em experimentar a IA generativa, mesmo quando não há uma estratégia institucional ou um mandato formal que oriente seu uso. Sem esse acompanhamento, a experimentação pode permanecer fragmentada, avançar de maneira desigual e se desenvolver sem a orientação necessária.
Por enquanto, a IA generativa concentra-se principalmente em tarefas de produtividade individual. Entre os entrevistados, 79% utilizam a IA generativa para redigir documentos e 67% para analisar dados. Em contrapartida, apenas 10,5% a utilizam em atividades de atendimento ao cidadão (ver gráfico 2).
O uso também varia de acordo com o tipo de cargo. Entre aqueles que ocupam cargos de liderança, têm funções de coordenação ou elaboração de políticas, predomina o uso frequente, enquanto entre aqueles que desempenham funções administrativas, o uso ocasional é o mais comum. Neste último grupo, 44% afirmam que utilizam a IA generativa ocasionalmente, contra 32% que a utilizam com frequência. Além disso, 39% afirmam não saber como utilizá-la, o que aponta para uma lacuna de competências para aproveitar essas ferramentas no trabalho.
Os resultados sugerem uma adoção focada principalmente em tarefas de produtividade individual. No entanto, incorporar a IA generativa a essas atividades, por si só, não transforma a forma como uma instituição funciona. Para que essa tecnologia contribua para melhorar os resultados do setor público, é necessária uma reconfiguração sistêmica: revisar processos, fortalecer os dados, esclarecer responsabilidades e orientar seu uso para necessidades e resultados concretos.
Existe uma lacuna entre o uso individual relatado e a percepção sobre sua adoção dentro das equipes. Enquanto 43% dos entrevistados afirmam usar IA generativa com frequência, apenas 19% consideram que a maioria de seus colegas a utiliza ativamente: uma diferença de 24 pontos percentuais (ver gráfico 3).
Essa lacuna não demonstra que outros funcionários não utilizem IA generativa, mas sugere que parte da experimentação ocorre de forma pouco visível. Quando o que se aprende é pouco compartilhado, as organizações perdem oportunidades de identificar práticas úteis, evitar erros repetidos e gerenciar riscos. A experiência individual não se transforma automaticamente em conhecimento organizacional.
Essa dimensão individual é mais importante do que parece. A adoção de ferramentas institucionais baseadas em IA generativa pode ser mais fácil se houver funcionários que já se sintam à vontade para usá-las e possam atuar como embaixadores da mudança dentro de suas equipes. Da mesma forma, a incerteza individual em relação à tecnologia pode se traduzir em resistência, baixa adoção ou uso superficial das soluções institucionais. Por isso, transformar a experimentação individual em aprendizado coletivo é uma condição para gerenciar a mudança organizacional.
Para os funcionários entrevistados, o desafio não parece se limitar a adotar a IA generativa, mas também a saber como utilizá-la com critério. Entre aqueles que a utilizam ocasionalmente, 44% reconhecem que não sabem como aproveitá-la de maneira eficaz.
Entre os entrevistados, 40% se preocupam com possíveis erros ou vieses; e 36% se preocupam com a privacidade e a segurança dos dados. Além disso, quase dois em cada três identificam o custo como uma barreira para acessar ferramentas mais avançadas do que as opções gratuitas.
A falta de orientação institucional amplifica esses desafios. 82% não têm clareza sobre a posição de sua organização: quase metade afirma que a IA é permitida sem diretrizes claras e mais de um terço desconhece as regras (ver gráfico 4). A ambiguidade pode levar a usos inseguros ou desestimular aplicações legítimas. Sem maior clareza, os governos correm o risco de que a adoção permaneça fragmentada e de não aproveitar plenamente parte de seus benefícios.
Essa falta de clareza está alinhada com uma lacuna institucional mais ampla documentada pelo Índice Latino-Americano de Inteligência Artificial (ILIA 2025). Dos 19 países analisados, apenas nove possuem estratégias nacionais de IA e poucos as traduziram em orçamentos ou mecanismos eficazes de implementação; outros sete carecem de um roteiro consolidado. Embora ambos os estudos avaliem dimensões distintas, seus resultados apontam na mesma direção: a adoção da IA parece avançar mais rapidamente do que as capacidades institucionais para orientá-la e implementá-la.
1. Regras claras e proporcionais ao risco
A ausência de uma política clara gera incerteza e pode acarretar custos para o Estado. Os funcionários precisam saber quais usos são permitidos, quais informações devem proteger e qual nível de revisão cada tarefa exige. As regras devem proteger as organizações e a população sem impedir aplicações de baixo risco.
2. Critério, não apenas habilidades técnicas
O treinamento deve ir além de ensinar a formular melhores instruções para a IA generativa, conhecidas como prompts. Também deve ensinar a verificar resultados, proteger informações confidenciais, reconhecer preconceitos e decidir quando não é aconselhável utilizar essa tecnologia.
3. Aprendizado organizacional
As instituições precisam de espaços para compartilhar experiências, documentar casos de uso e transformar os aprendizados individuais em conhecimento organizacional. Também precisam identificar funcionários que, por sua experiência prática no uso dessas ferramentas, possam atuar como promotores internos da mudança. Para melhorar processos e serviços, é fundamental vincular a tecnologia a problemas concretos, responsáveis claros e resultados verificáveis.
O potencial da IA generativa no setor público dependerá não apenas da capacidade dos modelos, mas também dos sistemas e das capacidades institucionais disponíveis. A tecnologia, por si só, não resolverá processos fragmentados, dados deficientes, responsabilidades pouco claras nem problemas de coordenação.
Os resultados sugerem que parte dessa adoção já ocorre de forma pouco visível. O desafio para as instituições é acompanhá-la, gerenciar seus riscos e transformar a iniciativa individual em melhores resultados para a população.
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Nota metodológica: A pesquisa exploratória foi realizada entre julho e agosto de 2026 e distribuída a participantes e usuários da ImplementaLAC, bem como a contatos de outras redes institucionais. Foram recebidas 4.044 respostas, das quais 851 foram excluídas por serem de pessoas que não eram funcionários públicos ou que não forneceram informações completas. Os resultados apresentados baseiam-se nas 3.193 respostas restantes, provenientes de 19 países. A amostra não é representativa do conjunto de funcionários públicos da América Latina e do Caribe e pode refletir um viés de autosseleção em favor de pessoas com maior interesse em inovação e ferramentas digitais. Portanto, os resultados permitem identificar padrões entre os respondentes, mas não estimar sua prevalência em toda a região.